Abolição dos sistemas de cotas de produção de açúcar da União Europeia e os efeitos no setor agrícola

Este trabalho tem como proposta avaliar os impactos de médio e longo prazo da remoção da política de incentivo à produção de açúcar de beterraba na União Europeia (UE) sobre o mercado deste bem, assim como permitirá verificar se algumas conclusões de estudos realizados em 2013 sobre o futuro do mercado de açúcar da UE pós-2017 ainda estão válidas, uma vez que os preços e margens nesse mercado mudaram consideravelmente desde então. Para a análise em questão, utiliza-se uma versão do modelo econômico global GTAP – Global Trade Analysis Project, conhecido como GTAPinGAMS, e assume-se que a diferença entre o custo de produção e o preço mínimo europeu representa uma boa proxy para o desvio de preço ocasionado pela imposição da quota em relação ao preço de equilíbrio que seria observado em cada país da UE se a quota não existisse. A partir dos resultados obtidos por este trabalho é possível afirmar que a abolição das cotas de produção não afetará negativamente a UE. Haverá um aumento de produção de açúcar no bloco, tanto por aumento de produção de beterraba quanto por aumento na eficiência industrial. Os países com menor custo de produção suprirão as reduções sofridas nos países não competitivos e suprirão a necessidade do produto pela UE, uma vez que a reforma não inclui maior abertura comercial para países de fora do bloco. A isoglucose, principal produto substituto do açúcar na indústria alimentícia, terá um aumento de produção nos países com indústrias já instaladas, dado o aumento do consumo de grãos nestes países pela indústria produtora de açúcar. Os países que fazem comercialização com o grupo econômico também serão afetados, mas em menor grau, graças à manutenção das cotas preferenciais de importação.

Aplicações de instrumentação virtual em metrologia e qualidade

Com a evolução constante da tecnologia, também a ciência da medição, ou Metrologia, necessita de processos de medição mais exatos e fiáveis, por vezes automatizados, de modo a ser possível fornecer informações mais corretas sobre uma determinada grandeza física. Entre estas informações destaca-se a incerteza de medição, que permite ao utilizador ter uma estimativa sobre qual o valor final da grandeza física medida, que com processos de medição mais complexos, tornam a sua obtenção mais difícil, sendo necessário, por vezes, a utilização de métodos computacionais. Tendo isto em conta, com esta dissertação pretende-se abordar o problema da automatização de processos de medição, bem como da obtenção de incertezas de medição que reflitam a natureza da grandeza física medida através de métodos computacionais. De modo a automatizar um processo de medição, mais concretamente da calibração de manómetros, utilizou-se o LabView para criar um instrumento virtual que permitisse ao utilizador, de forma simples e intuitiva, realizar o procedimento de calibração. Também se realizou outro instrumento virtual, de modo a permitir a obtenção simultânea de dados provenientes de dois equipamentos diferentes. Relativamente às incertezas de medição, utilizou-se o Método de Monte Carlo, implementado em MATLAB e Excel, de modo a obter o valor destas para a calibração de manómetros, de uma câmara geradora de humidade relativa e de um higrómetro de ponto de orvalho, sendo que os dois últimos possuem um modelo matemático complexo, sendo a análise analítica mais complexa e morosa. Tendo em conta os resultados obtidos, é possível afirmar que a criação de instrumentação virtual permite a adaptação, de uma forma simples, de vários processos de medição, tornando-os mais eficientes para além de reduzirem o erro do operador. Por outro lado, também é possível observar que a utilização de métodos computacionais, neste caso o Método de Monte Carlo, para estudo de incertezas de medição é uma mais valia, comparativamente ao GUM, permitindo umaa análise rápida e fiável de modelos matemáticos complexos.

Análise de agrupamentos dos dados de DFA oriundos de perfis elétricos de indução de poços de petróleo

The main objective of this study is to apply recently developed methods of physical-statistic to time series analysis, particularly in electrical induction s profiles of oil wells data, to study the petrophysical similarity of those wells in a spatial distribution. For this, we used the DFA method in order to know if we can or not use this technique to characterize spatially the fields. After obtain the DFA values for all wells, we applied clustering analysis. To do these tests we used the non-hierarchical method called K-means. Usually based on the Euclidean distance, the K-means consists in dividing the elements of a data matrix N in k groups, so that the similarities among elements belonging to different groups are the smallest possible. In order to test if a dataset generated by the K-means method or randomly generated datasets form spatial patterns, we created the parameter Ω (index of neighborhood). High values of Ω reveals more aggregated data and low values of Ω show scattered data or data without spatial correlation. Thus we concluded that data from the DFA of 54 wells are grouped and can be used to characterize spatial fields. Applying contour level technique we confirm the results obtained by the K-means, confirming that DFA is effective to perform spatial analysis

Análise de DFA e de agrupamento do perfil de densidade de poços de petróleo

In recent years, the DFA introduced by Peng, was established as an important tool capable of detecting long-range autocorrelation in time series with non-stationary. This technique has been successfully applied to various areas such as: Econophysics, Biophysics, Medicine, Physics and Climatology. In this study, we used the DFA technique to obtain the Hurst exponent (H) of the profile of electric density profile (RHOB) of 53 wells resulting from the Field School of Namorados. In this work we want to know if we can or not use H to spatially characterize the spatial data field. Two cases arise: In the first a set of H reflects the local geology, with wells that are geographically closer showing similar H, and then one can use H in geostatistical procedures. In the second case each well has its proper H and the information of the well are uncorrelated, the profiles show only random fluctuations in H that do not show any spatial structure. Cluster analysis is a method widely used in carrying out statistical analysis. In this work we use the non-hierarchy method of k-means. In order to verify whether a set of data generated by the k-means method shows spatial patterns, we create the parameter Ω (index of neighborhood). High Ω shows more aggregated data, low Ω indicates dispersed or data without spatial correlation. With help of this index and the method of Monte Carlo. Using Ω index we verify that random cluster data shows a distribution of Ω that is lower than actual cluster Ω. Thus we conclude that the data of H obtained in 53 wells are grouped and can be used to characterize space patterns. The analysis of curves level confirmed the results of the k-means

Estudo das propriedades críticas do processo de contato por par para diferentes atualizações

We study the critical behavior of the one-dimensional pair contact process (PCP), using the Monte Carlo method for several lattice sizes and three different updating: random, sequential and parallel. We also added a small modification to the model, called Monte Carlo com Ressucitamento" (MCR), which consists of resuscitating one particle when the order parameter goes to zero. This was done because it is difficult to accurately determine the critical point of the model, since the order parameter(particle pair density) rapidly goes to zero using the traditional approach. With the MCR, the order parameter becomes null in a softer way, allowing us to use finite-size scaling to determine the critical point and the critical exponents β, ν and z. Our results are consistent with the ones already found in literature for this model, showing that not only the process of resuscitating one particle does not change the critical behavior of the system, it also makes it easier to determine the critical point and critical exponents of the model. This extension to the Monte Carlo method has already been used in other contact process models, leading us to believe its usefulness to study several others non-equilibrium models

Estudos de modelos Estocásticos: processo de contato, séries aleatórias e processos difusivos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

DFA e análise de agrupamento aplicadas a perfis de porosidade neutrônico em poços de petróleo

Peng was the first to work with the Technical DFA (Detrended Fluctuation Analysis), a tool capable of detecting auto-long-range correlation in time series with non-stationary. In this study, the technique of DFA is used to obtain the Hurst exponent (H) profile of the electric neutron porosity of the 52 oil wells in Namorado Field, located in the Campos Basin -Brazil. The purpose is to know if the Hurst exponent can be used to characterize spatial distribution of wells. Thus, we verify that the wells that have close values of H are spatially close together. In this work we used the method of hierarchical clustering and non-hierarchical clustering method (the k-mean method). Then compare the two methods to see which of the two provides the best result. From this, was the parameter � (index neighborhood) which checks whether a data set generated by the k- average method, or at random, so in fact spatial patterns. High values of � indicate that the data are aggregated, while low values of � indicate that the data are scattered (no spatial correlation). Using the Monte Carlo method showed that combined data show a random distribution of � below the empirical value. So the empirical evidence of H obtained from 52 wells are grouped geographically. By passing the data of standard curves with the results obtained by the k-mean, confirming that it is effective to correlate well in spatial distribution

Propriedades críticas do processo epidêmico difusivo com interação de Lévy

The diffusive epidemic process (PED) is a nonequilibrium stochastic model which, exhibits a phase trnasition to an absorbing state. In the model, healthy (A) and sick (B) individuals diffuse on a lattice with diffusion constants DA and DB, respectively. According to a Wilson renormalization calculation, the system presents a first-order phase transition, for the case DA > DB. Several researches performed simulation works for test this is conjecture, but it was not possible to observe this first-order phase transition. The explanation given was that we needed to perform simulation to higher dimensions. In this work had the motivation to investigate the critical behavior of a diffusive epidemic propagation with Lévy interaction(PEDL), in one-dimension. The Lévy distribution has the interaction of diffusion of all sizes taking the one-dimensional system for a higher-dimensional. We try to explain this is controversy that remains unresolved, for the case DA > DB. For this work, we use the Monte Carlo Method with resuscitation. This is method is to add a sick individual in the system when the order parameter (sick density) go to zero. We apply a finite size scalling for estimates the critical point and the exponent critical =, e z, for the case DA > DB

Estudo teórico da relação entre número de CT de raios-X e Stopping Power de prótons

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise de rentabilidade e risco na produção de cana-de- açúcar na região norte do Estado de São Paulo sob dois tipos de arranjos contratuais

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Termodinâmica do enovelamento de cadeias heteropoliméricas através do algoritmo de Wang-Landau

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Regressão Simplex aplicada a delineamentos de mistura e utilização do Algoritmo Boosting

In the composition of this work are present two parts. The first part contains the theory used. The second part contains the two articles. The first article examines two models of the class of generalized linear models for analyzing a mixture experiment, which studied the effect of different diets consist of fat, carbohydrate, and fiber on tumor expression in mammary glands of female rats, given by the ratio mice that had tumor expression in a particular diet. Mixture experiments are characterized by having the effect of collinearity and smaller sample size. In this sense, assuming normality for the answer to be maximized or minimized may be inadequate. Given this fact, the main characteristics of logistic regression and simplex models are addressed. The models were compared by the criteria of selection of models AIC, BIC and ICOMP, simulated envelope charts for residuals of adjusted models, odds ratios graphics and their respective confidence intervals for each mixture component. It was concluded that first article that the simplex regression model showed better quality of fit and narrowest confidence intervals for odds ratio. The second article presents the model Boosted Simplex Regression, the boosting version of the simplex regression model, as an alternative to increase the precision of confidence intervals for the odds ratio for each mixture component. For this, we used the Monte Carlo method for the construction of confidence intervals. Moreover, it is presented in an innovative way the envelope simulated chart for residuals of the adjusted model via boosting algorithm. It was concluded that the Boosted Simplex Regression model was adjusted successfully and confidence intervals for the odds ratio were accurate and lightly more precise than the its maximum likelihood version.

Design de nanodispositivos eletroluminescentes baseados no ALQ3

Neste trabalho reportamos a investigação teórica da solvatação dos isômeros do tris- (8-idroxiquinolinolato) de alumínio III – Alq3, as propriedades eletroluminescentes na solvatação de Alq3 em líquidos orgânicos como metanol, etanol, dimetilformamida (DMF) e acetonitrila, a fim de se entender a dependência na variação de ambientes do sistema, aperfeiçoando o funcionamento de filmes transportadores em dispositivos eletroluminescentes do tipo OLED (Organic Light-Emitting Diodes) e por fim investigamos o mecanismo do transporte eletrônico no Alq3 aplicando uma baixa corrente elétrica na molécula e evidenciando as curvas corrente-voltagem característica do dispositivo. A simulação consiste na aplicação do método sequencial Monte Carlo / Mecânica quântica (S-MC/MQ), que parte de um tratamento inicial estocástico para separação das estruturas mais prováveis de menor energia e posteriormente com um tratamento quântico para plotar os espectros eletrônicos das camadas de solvatação separadas através do método ZINDOS/S. Nas propriedades elétricas do transporte utilizamos o método da função de Green de não equilíbrio acoplado a teoria do funcional densidade (DFT) inferindo que as ramificações mais externas correspondentes aos anéis no Alq3 seriam terminais para o translado eletrônico. Nossos resultados mostraram que a média dos espectros de absorção para solvatação do Alq3 em soluções sofre um desvio mínimo com a mudança de ambiente, estando em ótimo acordo com os resultados experimentais da literatura; e as curvas I-V confirmaram o comportamento diodo do dispositivo, corroborando com os sentidos mais pertinentes quanto aos terminais no Alq3 para se ter um transporte eletrônico satisfatório.

Estudo da interação de prótons com alvos não homogêneos, aplicados a tomografia com feixes de prótons

Pós-graduação em Biologia Geral e Aplicada - IBB

Deposição e caracterização de filmes de óxido de cobalto por sputtering reativo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)